SBCT-1stM是首个无确定度的逆向云算法,也是最初的算法,虽有有些过时,但对于云模型的理解很重要。 代码如下: function [Ex,En,He]=cloud_SBCT_1thM(A) Ex=mean(A); En=mean(abs(A-Ex)).*sqrt(pi/2); He=sqrt(var(A)-(En).^2); end 2.2.2 SBCT-4stM算法 function [Ex,En,He]=cloud_SBCT...
代码效果图: 下面咱们解析一下代码块: 1～3 行分别导入了画图的库,词云生成库和jieba的分词库; 5～6 行使用jieba进行分词,并对分词的结果以空格隔开; 7行对分词后的文本生成词云; 8～10行用pyplot展示词云图。 这是我喜欢python的一个原因吧,简洁明快。 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 当然,这只是一...
x=Ex+Enn .X randn(1);y=exp( -( x(q) - Ex ) .^ 2 ./ ( 2 .X Enn.^2 ) )。 【3】返回云滴模型 [ x,y,Ex,En,He ] (3) 云模型特征理解: 对于普通的n组数据,它们由单纯数字组成,每组数据既无法表现该组的独特数字特征,也无法区别于其他组进行比较。云模型,原理就...
云模型是一种用于处理定性概念与定量描述之间不确定转换的数学模型。在MATLAB中实现云模型通常涉及生成符合特定期望(Ex)、熵(En)和超熵(He)分布的云滴。以下是一个基本的MATLAB代码示例,用于生成一维云模型: matlab function [x, y] = cloud(Ex, En, He, n) % Ex: 期望 % En: 熵 % He: 超熵 % n:...
在命令行中输入以下命令即可安装云模型Python包: pip install cloud 2. 创建云模型 在Python中,我们可以使用cloud模块来创建云模型。以下是一个简单的例子: ```python from cloud import Cloud # 创建云模型 c = Cloud([1, 2, 3], [0.2, 0.5, 0.3], [0.1, 0.3, 0.6]) ``` 在上面的例子中,我们...
云模型是1995年我国工程院李德毅院士在传统的模糊集理论和概念统计的基础上,为实现定性概念与定量数值之间不确定性转换而建立起来的一种模型。 云的数字特征用期望Ex(Expected value)、熵En(Entropy)和超熵He(Hyperentropy)三个数值来表征。Ex左右界值(Lx, Rx)熵En以及超熵He等数值来表示峰值,各数值特征存在以下...
云模型是一种处理不确定性信息的数学模型,常用于数据挖掘、决策分析等领域。以下是一个简单的MATLAB代码示例,用于生成云模型并进行评价: ```matlab 定义云模型的参数 a = 0.5;云模型的超熵 b = 0.5;云模型的熵 c = 0.1;云模型的期望值 生成云模型 x = -10:0.1:10;取值范围 y = zeros(size(x));...
CloudDrp(2,i) = exp(-(CloudDrp(1,i)-Ex)^2/(2*E_n^2));%钟形隶属度函数,得到纵坐标,隶属度 end plot(CloudDrp(1,:),CloudDrp(2,:),'.') 这一一维云模型的代码,可以用于算法的优化,云模型本身带有随机性和不确定性。可以用于局部寻优。
云模型的软件实现代码 云模型的软件实现核心代码 %以下输出2000个点的正太云模型,Ex=20,En=3,He=0.1 X=zeros(1,2000); Y=zeros(1,2000); X(1:2000)=normrnd(3,0.1,1,2000); for i=1:2000 En=X(1,i); X(1,i)=normrnd(25,En,1); Y(1,i)=exp(-(X(1,i)-25)^2/(2*En^2));...
3. 创建云模型的基本结构 接下来,编写一个函数来加载数据并创建一个简单的线性回归模型。 # 定义一个函数加载数据并训练模型deftrain_cloud_model(data_path):# 从 CSV 文件加载数据data=pd.read_csv(data_path)# 读取数据X=data[['feature1','feature2']].values# 特征y=data['target'].values# 目标变...